学习索引——一种基于机器学习方法的索引模型

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机器学习是一种从数据中归纳出知识的技术.一般机器学习的成果是训练好的模型,而索引结构本质上是以关键字为输入、以是否存在或存储位置为输出结果的模型.本文提出了空间学习索引,即一种应用机器学习(包括深度学习)方法构造空间索引模型的方法,其核心思想是,模型可以学习查找键的顺序和结构,并使用这些信息有效地预测记录的位置或判断其是否存在.实验结果表明,通过混合使用传统索引和学习索引可以显著增加搜索精确度并减少存储空间.
作者：肖飞
作者单位：国家测绘地理信息局管理信息中心,北京100830
母体文献：中国测绘地理信息学会2018学术年会论文集
会议名称：中国测绘地理信息学会2018学术年会  
会议时间：2018年9月27日
会议地点：浙江德清
主办单位：中国测绘地理信息学会
语种：chi
分类号：TH7TP3
关键词：机器学习  空间学习索引  搜索精确度  存储空间
在线出版日期：2022年4月21日
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2024-12-3 22:17 上传 学习索引——一种基于机器学习方法的索引模型.pdf

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